Method for the evaluation of a average glandular dose in mammography
Notice bibliographique
Résumé
This paper concerns a method for accurate evaluation of average glandular dose (AGD) in mammography. At different energies, the interactions of photons with tissue are not uniform. Thus, optimal accuracy in the estimation of AGD is achievable when the evaluation is carried out using the normalized glandular dose values, g(x,E), that are determined for each (monoenergetic) x-ray photon energy, E, compressed breast thickness (CBT), x, breast glandular composition, and data on photon energy distribution of the exact x-ray beam used in breast imaging. A generalized model for the values of g(x,E) that is for any arbitrary CBT ranging from 2 to 9 cm (with values that are not whole numbers inclusive, say, 4.2 cm) was developed. Along with other dosimetry formulations, this was integrated into a computer software program, GDOSE. FOR, that was developed for the evaluation of AGD received from any x-ray tube/equipment (irrespective of target-filter combination) of up to 50 kVp. Results are presented which show that the implementation of GDOSE. FOR yields values of normalized glandular dose that are in good agreement with values obtained from methodologies reported earlier in the literature. With the availability of a portable device for real-time acquisition of spectra, the model and computer software reported in this work provide for the routine evaluation of AGD received by a specific woman of known age and CBT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».